Fetch.ai詳解：分散型AI時代の「エージェント」革命

核心の課題：OpenAIやGoogleがAIを独占し、起業家や小規模企業には参入の余地がない。Fetch.aiはこの状況を打破しようとしている。

これは何か

簡単に言えば、Fetch.ai = 分散型AIアプリマーケット + 自律エージェントネットワーク。ブロックチェーンを活用し、誰でもAIアプリを展開できるようにし、数億ドルのGPUクラスターを購入する必要がなくなる。

2017年にケンブリッジで設立され、2019年にメインネットがローンチ。現在、4,000万ドルの資金調達中（DWF Labsがリード投資、評価額2.5億ドル）。トークンFETの総供給量は11.5億枚、現在の流通量は8.48億枚。

三大要素の仕組み

1. エージェント（Agents）

• 「ロボット従業員」のような存在で、自動でタスクを実行し、相互に協力可能
• 開発者はパブリックまたはプライベートなカスタムAIエージェントを展開できる
• 学習や最適化が可能で、プロトコルを超えた通信もサポート

2. Agentverseクラウドプラットフォーム

• AI専用のAWSのようなもの、展開コストはゼロ
• 多数のパブリックエージェントライブラリが集約され、すぐに利用可能
• 従来AI展開の「ハードウェア高騰」問題を解決

3. AI Engine（大規模言語モデル）

• 自然言語のニーズを理解し、サブタスクに分解
• 適切なエージェントに自動で割り当てて実行
• 必要に応じて複数エージェントを連携させ、複雑なプロセスも完結

エコシステムの活用例

すでに実用化されているアプリ：

• Resonate.social：分散型SNS、AIが自動でスパムを排除
• AXIM：データ処理プラットフォーム、ユーザーがデータをアップロードしMLアルゴリズムでデータ価値を抽出
• 医療診断：COVID流行時、胸部レントゲン診断の正確率90%、ポズナン・スーパーコンピュータセンターと早期がんスクリーニングで提携中

主要な提携：

• ボッシュ：産業プロセスのAI+Web3アプリを共同研究
• ドイツテレコム：子会社MMSがバリデータノードに
• IOTA：IoTデータフローを接続し、ユーザーはIoTデータを匿名で収益化可能

トークノミクス

メリット・デメリットまとめ

✅ 強み：

• AI開発のハードルを民主化し、ビッグテックの独占を打破
• オープンソース＋分散化で検閲耐性
• エージェント間のCollective Learningプロトコルでより公平

❌ 課題：

• 初心者には一定のプログラミング知識が必要
• OpenAIと比べて実用事例はまだ限定的
• 規制リスクは常に存在

競合比較

Bittensorも分散型MLトレーニングを展開しているが、Fetch.aiの独自性は自律エージェントの実行にある――単なるモデルのトレーニングだけでなく、AIエージェントがブロックチェーン上で自律的に行動することで、次世代の可能性を切り開いている。

核心ロジック：AI時代のAWSが登場、しかも分散型。AI＋ブロックチェーンの融合に期待するなら、Fetch.aiのエージェントパラダイムに注目すべき。